基于小脑-基底神经节调节机理的类脑认知决策模型

发布时间：2024-03-13 02:25

　　目前,人工智能为新时代科技革命提供了的强大的推动力,以机器学习为代表的传统人工智能已经应用到了许多研究领域,然而,机器学习往往面临着多种困境,如需要大量的训练数据等。为了突破这一瓶颈,大量的研究开始转向对大脑生理机制的探索与模仿,越来越多的研究人员认为类脑智能将是未来人工智能的发展方向,类脑智能也凭借着低功耗、弱监督等优势得到越来越多的重视和研究。机器人行为决策算法或行为控制策略是移动机器人学中的研究重点,本文将探索大脑中与行为决策相关的生理结构,并对其进行模拟,进而应用到移动机器人的行为决策和自主导航中。首先,本文在大量目标导向和决策相关的类脑仿生算法的基础上,结合小脑和基底神经节等神经调节系统的生理学机理,提出了一种基于小脑和基底神经节调节机理的类脑认知决策模型。该模型模拟了人脑中基底神经节和小脑的功能,并将二者相互连接形成一个能够实现移动机器人行为决策的混合模型。该混合模型利用调节发育网络来模拟小脑,从而加快基底神经节的学习收敛速度;同时,通过基于Actor-Critic的强化学习来模拟基底神经节,从而对小脑模型中的知识库进行更新和完善,使小脑可以在后续行为中获得更佳的决策能力。...

【文章页数】：110 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图5.9Gazebo平台仿真实验节点状态图

基于ROS的移动机器人平台设计和自主导航实验分析78智能体障碍物目标点图5.8Gazebo平台仿真实验环境图5.9为Gazebo平台仿真实验控制系统节点状态图，其中，椭圆即为本实验控制系统的节点，而矩形为该控制系统中起节点之间互相通信作用的话题和消息，该图详细展示了本实验机器人控....

本文编号：3927040